MCP-Lingvanex-Translate Server

MCP 原型 – 翻譯伺服器

本專案實作了一個用於文字翻譯的 MCP（模型上下文協定）伺服器。該伺服器支援兩種傳輸方式：

• stdio – 用於與 Claude Desktop 整合
• http（可串流） – 用於透過 HTTP + SSE 進行測試與操作

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⚙️ 需求

• Node.js >= 18
• Yarn 或 npm
• 已安裝 Claude Desktop（用於 stdio 整合）
• 用於文字翻譯的 Lingvanex Translator 帳戶

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🔑 Lingvanex Translator 設定

若要使用 Lingvanex Translator，您需要一個 Lingvanex 帳戶。

1. 如果您還沒有帳戶，請免費註冊
2. 前往 Cloud API 分頁：Cloud API
3. 填寫 帳單地址 資料
4. 點擊 繼續付款
   • 若要取得免費試用，不需要 新增您的付款卡
5. 您的 API 金鑰 將會產生並顯示在 Cloud API 分頁中：API 金鑰

現在您已準備好開始使用翻譯 API。以下是整體流程的影片教學（如果 Lingvanex 網站上有提供的話）。

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🚀 安裝與建置

複製儲存庫

git clone https://github.com/lingvanex-mt/MCP-Lingvanex-Translate.git cd mcp-prototype

安裝相依套件

yarn install

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🔌 以 stdio 模式執行（Claude Desktop）

stdio 模式由 Claude Desktop 用於連接到本機 MCP 伺服器。

設定環境變數：

TRANSPORT=stdio

啟動伺服器：

yarn build yarn start

預期輸出：

MCP stdio transport running
Translate MCP Server ready

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🌐 以 HTTP 模式執行（可串流）

http 模式會執行一個帶有 HTTP 傳輸的本機 HTTP 伺服器。適用於瀏覽器測試或與 curl 搭配使用。

設定環境變數：

TRANSPORT=http HTTP_PORT=3000

測試伺服器：

curl http://127.0.0.1:3000/ping

預期回應：

{ "status": "ok", "transport": "http" }

使用 MCP Inspector 進行除錯：

npx @modelcontextprotocol/inspector

在 MCP Inspector 使用者介面中，選擇 Transport Type - Streamable HTTP；URL - http://localhost:3000/mcp. 點擊 Connect。

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🖥️ 與 Claude Desktop 整合

Claude Desktop 透過設定檔來探索本機 MCP 伺服器：

• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Linux：~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

設定範例（Windows）

開啟（或建立）claude_desktop_config.json 並新增：

{ "mcpServers": { "translate": { "command": "node", "args": [ "C:\Users\path\to\project\dist\index.js" ] } } }

⚠️ 請務必在建置後更新指向您本機 dist/index.js 的路徑！

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✅ 如何驗證

1. 啟動 Claude Desktop。
2. 輸入一個請求，例如："使用 MCP 工具 translatetext 將 'Hello world' 翻譯成俄語。"
3. 如果一切設定正確，Claude 將會呼叫您的 MCP 伺服器並回傳翻譯結果。

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📌 可用工具

translate_text

將文字從一種語言翻譯成另一種語言。

參數：

• text – 要翻譯的文字
• sourceLang – 來源語言代碼（例如 "en"）
• targetLang – 目標語言代碼（例如 "ru"）

請求範例：

{ "tool": "translate_text", "args": { "text": "Good morning", "sourceLang": "en", "targetLang": "fr" } }

回應範例：

{ "content": [ { "type": "text", "text": "Bonjour" } ] }

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